基于灰度图像纹理分析的电主轴不平衡故障诊断方法

论文摘要

针对转子不平衡,首次提出了基于灰度图像纹理分析的故障诊断方法。首先将转子振动信号转化为二维灰度图像,并利用局部二值模式提取灰度图像的纹理特征;通过二维傅里叶变换提取灰度图像的特征频率,并采用灰度图像二维矩阵的平方和来表征图像的明暗程度,由此来区分不同程度的不平衡故障。在某电主轴系统平台上,完成了转子正常和3种不同程度转子不平衡的故障诊断试验,结果表明所提出的方法能够有效区分不同程度的转子不平衡,为旋转机械的故障诊断提供了一种新方法。

论文目录

• 1 振动信号图像化、降噪及特征提取
•   1.1 振动信号的灰度图像转化
•   1.2 基于LBP算法的图像纹理分析
•   1.3 图像的二维傅里叶变换
• 2 单频正弦振动信号的仿真
• 3 电主轴不平衡故障诊断试验
•   3.1 试验台
•   3.2 不平衡故障诊断试验
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 樊红卫,邵偲洁

关键词: 电主轴,不平衡,灰度图像,纹理分析,故障诊断

来源: 制造技术与机床 2019年11期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 金属学及金属工艺,计算机软件及计算机应用,自动化技术

单位: 西安科技大学机械工程学院,陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室

基金: 国家自然科学基金项目(51605380),中国博士后科学基金项目(2016M602842),陕西省博士后科研项目(2016BSHYDZZ08),陕西省自然科学基础研究计划项目(2017JQ5105)

分类号: TG659;TP391.41

DOI: 10.19287/j.cnki.1005-2402.2019.11.026

页码: 130-134

总页数: 5

文件大小: 323K

下载量: 112